Flink 核心技术与实战
张利兵
第四范式数据中台架构师,Apache Flink 贡献者
16166 人已学习
新⼈⾸单¥68
课程目录
已完结/共 91 讲
第一章:Apache Flink介绍 (5讲)
第七章:Flink监控与性能优化 (5讲)
第九章:项目实战-使用Flink构建推荐系统实时数据流 (2讲)
Flink 核心技术与实战
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01 | 课程介绍
02 | 内容综述
03 | 流处理技术概览
04 | Flink发展历史与应用场景
05 | Flink核心特性
06 | Flink集群架构
07 | Flink集群运行模式
08 | Flink集群资源管理器支持
09 | Standalone原理讲解与实操演示
10 | Flink On Yarn部署讲解
11 | Flink On Yarn实操演示
12 | Flink On Kubernetes部署讲解
13 | Flink On Kubernetes实操:Session模式
14 | Flink On Kubernetes实操:Per-job模式
15 | Flink On Kubernetes Native部署讲解
16 | Flink On Kubernetes Native实操演示
17 | Flink高可用配置原理讲解
18 | Flink高可用配置实操演示
19 | 分布式流处理模型
20 | DataStream API实践原理
21 | Flink时间概念
22 | Watermark实践原理
23 | Watermark与Window的关系
24 | Watermark Generator
25 | Windows窗口计算
26 | Window Assigner
27 | Window Trigger
28 | Window Evictors
29 | Window Function
30 | Windows多流合并
31 | Process Function应用
32 | SideOutput旁路输出
33 | Asynchronous I/O异步操作
34 | Pipeline与StreamGraph转换
35 | Flink类型系统
36 | 自定义SourceFunction
37 | 项目实战:基于DataStream API实现PV,UV统计
38 | 有状态计算概念
39 | 状态类型及应用
40 | KeyedState介绍与使用
41 | OperatorState介绍与使用
42 | BroadcastState介绍与使用
43 | Checkpoint实现原理
44 | Savepoint与Checkpoint
45 | StateBackends状态管理器
46 | State Schema Evolution
47 | State序列化与反序列化
48 | Queryable State介绍与使用
49|项目实战:实时交易反欺诈项目介绍
50|项目实战:实时交易反欺诈项目演示
51|Flink Table API/SQL介绍与使用
52|Table API/SQL核心概念
53|DataStream & DataSet 与Table相互转换
54|Table Connector介绍与使用
55|Querying Dynamic Tables
56|TimeStamp与Watermark时间属性定义
57|Query With Temporal Condition
58|Join With Dynamic Table
59|Join With Temporal Function
60|Join With Temporal Tables
61|Catalog原理与使用
62|Apache Hive集成
63|SQL Client介绍与使用
64|Flink SQL Table数据类型
65|自定义Function
66|Table Connector使用
67|自定义Connector
68|new tablesource & tablesink api
69|项目实战:基于Flink SQL实现Top10商品统计
70|Runtime整体架构
71|Flink Client实现原理
72|ResourceManager资源管理
73|Dispatcher任务分发器
74|JobGraph提交与运行(上)
75|JobGraph提交与运行(下)
76|Task执行与调度
77|Task重启和容错策略
78|集群组件RPC通信机制
79|NetworkStatck实现原理
80|Flink内存管理
81|Metric指标分类与采集
82|Flink REST API介绍与使用
83|Checkpoint监控与调优
84|反压监控与原理
85|Flink内存配置与调优
86|PyFlink实践与应用
87|Flink复杂事件处理:Complex event process
88|Alink机器学习框架介绍与使用
89|Stateful Function介绍与使用
90|实时推荐系统项目设计与实现
91|结束语
本节摘要
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泊浮目
张老师,我看到在视频中提到了Values类型,是基本类型的性能提升版本。从介绍看来,似乎这个类型只有好处,没有坏处。那基础类型为什么还要存在呢?我才可能是:1. Values类型可能有些抽象等级低的接口,不好用;2. 历史包袱原因。不知道我有没有猜对?另外老师在10:57中提到了技术性操作,请问这类操作是什么样的操作,可以举个例子吗?

作者回复: Values自己实现了更高效的数据序列化当时。节省存储空间,原始数据类型主要用于pojos中,如果只存储单个指标则建议用values类型

2020-10-26
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